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高文:传感网是智能城市的基础大数据形成决策依据
2022-04-10 21:51
本文摘要:2015年6月3-5日,作为云计算领域最不具影响力的盛会第七届中国云计算大会在国家会议中心盛大揭幕。大会以增进云计算创意发展,培育信息产业新的业态为主题,承传前六届的成功经验,多达100位国内外云计算领域核心专家精彩演说,探讨生态系统现状和发展趋势,交流实践经验,更进一步推展技术创新应用于。

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2015年6月3-5日,作为云计算领域最不具影响力的盛会第七届中国云计算大会在国家会议中心盛大揭幕。大会以增进云计算创意发展,培育信息产业新的业态为主题,承传前六届的成功经验,多达100位国内外云计算领域核心专家精彩演说,探讨生态系统现状和发展趋势,交流实践经验,更进一步推展技术创新应用于。中国工程院院士高文  中国电子学不会云计算专家委员会副主任委员,中国大数据专家委员会副主任委员,国家大自然基金委副主任、中国工程院院士高文在为题《城市多媒体大数据高效存储与处置技术》的演说中回应:近期的图灵奖得奖人是Dr.MichaelStonebraker,数据库领域十分知名的专家之一,这也证明了大数据技术对产业而言十分最重要。

智能城市作为大数据实践中很有代表性。首先,智能城市是一个简单信息生态系统;其次,智能城市的基础,是城市大数据传感网络和大数据中心;第三,智能城市顺利的前提,是政府决策的主要依据来自大数据中心。比如,李未院士的北京天通苑轨道交通研究,通过优化公交调度、热点区域往返、优化作息决定、绕其他道路等短期方案来解决问题交通堵塞,中长期是要针对个人,可根据其抵达时间和目的地,动态规划公交路线,动态预测其抵达目的地时间。

除此以外,还有广州外地车限行对策。这些都解释大数据早已沦为智能城市发展的助推剂。

城市信息基础设施和智能应用于的桥梁是数据传感网络,其中,监控视频感官网,交通客流(一卡通)感官网络,套牌与换牌车(交通卡口)感官网络,道路交通状况感官网络,城市流行病感官网络,城市污染源感官网络等都是最重要的数据来源。从技术上来看,就是要过三关:存储,AVS2监控视频编码传输标准、IEEE1857.4;传达,MPEGCDVS、MPEGCDVA、IEEE1857.6;计算出来,数据关联、机器学习、决策支持系统。

最后,通过决策构成流程。  以下为演说国史:  大会早已展开三天,大家前面早已认识了很多和智慧城市有关的演说,我的演说主要集中于在多媒体大数据,在智慧城市里有什么瓶颈,必须做到什么技术上的储备和处置。云计算、大数据,十分热。

计算机领域的图灵奖相等于计算机领域的诺贝尔奖,今年的图灵奖打算授与这位先生,Michaelstonebraker,他是数据库领域最辛勤的耕耘者之一,很多数据库原型基本上都是在他的推展下顺利的。所以把这个奖颁发他,就是指一个角度证明现在大数据十分最重要,大数据中的核心技术十分最重要。  我今天主要谈环绕城市的多媒体大数据谈四个方面的问题,一个是核心要义。

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其上有三个承托,城市大数据的传感网络,数据中心,决策中心。因为后者早已瓦解了技术范畴,不出进行,作为结束语。  智慧城市核心要义  首先,跟大家共享一下关于智慧城市的核心要义。

很多专家常常把智慧城市解读为城市信息化,更好的领导也是把智慧城市解读为怎么样让他领导的城市几乎信息化,装有上计算机,装有上很多传感器就可以了。实质上,智慧城市它并不是一个非常简单的城市的信息化,它的含义要小于这个。这里面是一个生态系统,一个简单的信息生态系统。

这个生态系统还包括三个环节,第一个环节就像人的影音、触觉等等感官,首先它能感官这些大数据,城市信息的感官,是感官网络。第二个核心的生态部分,就是要有一个数据中心,有一个计算能力极强的数据中心,能把感官到的数据对它展开处置。第三个要义是往往被忽视的,就是要有一个决策中心。当然现在的决策往往是在前,这也是我专门谈智慧城市要相比之下小于城市的信息化的原因。

以前的城市的信息化大多数是领导先定下来一个决策,再行说道要做到一个什么,要有一个什么宏观规划,然后去做到,所有的系统是按照前期号召的目标向那里迫近,这个思路是错的。决策应当在后来,就像人一样,当然人可以自上而下的决策,但是人更加多的决策是反过来的,他对周围环境有一个感官,然后经过大脑的处置,最后要求我这件事情怎么做,这是一个较为长时间的环节。所以我们现在的智慧城市或者智能城市,应当按照和人较为类似于的思路去对它展开管理和掌控,这三个部分,尤其是第三部分对于今后城市的管理是一个很有挑战的事情。  这样一个智慧城市要想要把它作好,有很多案例可以解释。

我就非常简单荐两个例子。一个是我们北京天通苑的例子,天通苑是1999年建设的大型社区,8平方公里,现在寄居了90多万人,这些人在这个集中于的区域里寄居,很似乎不会遇上一个问题就是交通问题,这些人早上下班,晚上要返回寄居的地方。

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很更容易想象,更容易经常出现交通堵塞,事实上显然更容易经常出现交通堵塞,天通苑的人下班,交通是一个仅次于的问题,究竟是哪里木栅。原本的分析有可能说道天通苑,因为它是在东北角,住在那里的人很多有可能是到CBD区域下班,估算那条线是较为木栅的,所以专门有一条线是往CBD合的。但现在的大数据告诉他我们,天通苑最主要的交通拥堵不是在那里,再次发生在哪里呢?现在天通苑仅次于两个目的地,第一个是上地,第二个是中关村。

最少的是去上地下班,才是在天通苑设计的时候是没直通车的,所以就要换乘。现在如果想要从天通苑到中关村,有一条5号线,另外有一条是13号线。你要去上地,尽管从天通苑数一起没几站,但是中间必需要转车,转车就是十分差劲的一个体验。

所以很多人宁可选坐公交车不坐地铁,因为换乘是十分差劲的体验。主要的交通压力就到地面了,所以从天通苑到上地到中关村交通是十分交通堵塞的,开始设计的时候几乎没想起。  看见这个数据我们也给北京市有关部门建议,说道可以建一条直通车,从天通苑第一站在上地,第二站在中关村,这可以把20%的压力一下减轻丢弃了,因为现在的交通设计没决定快车,刚才说道的是快车,第一站就是上地,第二站是中关村,没办法开快车。能无法再行建轨道?还得新的规划,规划好了就要太久的事情。

这就是智慧城市里应付这样的问题是相当大的难题。如果参与过6月3号讲座的,大家有可能听见李未教授做到了一些研究,他们得出了很多解决方案,既然能建一条解决方案,他们得出了还包括公交车怎么调度,明确的短期还可以得出一些基于大数据和数据挖掘的办法,可以在各种各样的优化决定上做到一些决定,明确用于的工具可以用于数学的工具,还包括静态的规划、动态规划,把数据输出进来挖出这样的工作。

  总而言之,显然上没办法解决问题,但是作为工程技术可以寻找解决方案。最显然的一起返回刚才的,有了这个数据,后面的决策流程和决策程序十分关键,如果北京市政府看见这个问题,点子解决问题还是要彻底下工夫。  第二个案例就是广州限牌、出租汽车的例子。


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